De nouvelles pistes pour consolider les voies de la justice transitionnelle
Notice bibliographique
Résumé
Cet article examine l’institutionnalisation de la justice transitionnelle au sein du système onusien, centrée sur le mandat du Rapporteur spécial des Nations Unies sur la promotion de la vérité, de la justice, de la réparation et des garanties de non-répétition. L’analyse explore les dix défis prioritaires identifiés par Bernard Duhaime, nouveau titulaire du mandat depuis mai 2024. Ces enjeux, présentés dans ses deux premiers rapports de 2024 adressés à l’Assemblée générale des Nations Unies et le Conseil des droits de l’homme, révèlent la nécessité d’une transformation profonde des approches traditionnelles de justice transitionnelle. L’étude met en évidence la nécessité de répondre aux réalités contemporaines, notamment les technologies émergentes et les formes inédites de violations massives des droits humains qui échappent aux cadres d’analyse traditionnels. La contribution aborde également l’impératif d’intégrer les droits économiques, sociaux et culturels dans les processus de justice transitionnelle, ainsi que les phénomènes de négationnisme et révisionnisme historique compromettant les efforts de mémorialisation. Enfin, elle insiste sur la centralité des voix des personnes directement concernées, incluant les perspectives du Sud Global, les approches transdisciplinaires et la prise en compte des impacts intergénérationnels.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,022 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».